Анализ реализации механизмов памяти в дискретных цепях Маркова

Abstract

В академическом контексте стохастического моделирования цепи Маркова с дискретным временем являются фундаментальным инструментом для анализа систем, изменяющих свое состояние с течением времени. Их широкое применение в экономике, информатике, биологии и других науках обусловлено математической простотой и ясностью базовых предположений. Ключевой предпосылкой классической модели является марковское свойство, также известное как свойство отсутствия памяти. Согласно этому принципу, будущее состояние системы зависит исключительно от ее текущего состояния, но не от последовательности событий, которые к нему привели.